改进yolov3报错CUDA内存不够

这个问题通常是由于显存不够导致的。你可以尝试以下几种方法来解决这个问题：

1. 减少batch size：降低batch size可以减少显存的使用，但会增加训练时间。

2. 减少输入图像的分辨率：减小输入图像的分辨率，可以减少显存的使用，但会影响模型的精度。

3. 减少模型的复杂度：可以考虑使用更小的模型，或者去掉一些不必要的层或参数。

4. 使用分布式训练：如果你有多个GPU，可以考虑使用分布式训练来缓解显存不足的问题。

5. 调整显存占用比例：如果你的显卡同时运行了其他程序，可以通过调整显存占用比例来让Yolov3占用更多的显存。

希望以上方法能对你有所帮助。

相关问题

yolov5报错RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered

这个错误是由于CUDA设备端断言触发引起的CUDA错误。根据给出的引用内容，主要原因可能是由于GPU显存不足导致的。解决这个问题的方法包括：
1. 将batch_size调小，减少每次传入模型的数据量。
2. 使用item()属性来获取torch变量的标量值，以减少显存的占用。
3. 在测试阶段，可以添加CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1的代码，以确保CUDA错误能够被同步报告。

另外，有人遇到类似问题时，发现错误并非是标签与分类的类别不一致，而是网络最后一层的代码有问题。需要确保网络输出的分类数与实际要求的分类数一致，例如将nn.Linear的输出尺寸改为正确的分类数。

综上所述，你遇到的yolov5报错RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered可能是由于GPU显存不足所致。你可以尝试上述方法来解决这个问题。

yolov3报错WARNING: non-finite loss, ending training tensor([nan, nan, nan, nan], device= cuda:0 )

这个错误通常是由于模型训练中出现了无限的损失值（NaN）引起的。可能的原因包括：

1. 数据集中存在缺失值或异常值，导致模型无法正确训练。

2. 模型结构或参数设置不合适，导致训练过程中出现梯度爆炸或梯度消失等问题。

3. 训练过程中学习率设置不合适，导致模型无法收敛。

解决方法如下：

1. 检查数据集中是否存在异常值或缺失值并进行处理。

2. 调整模型结构或参数设置，例如增加层数、改变激活函数等。

3. 调整学习率，可以尝试使用自适应学习率算法（如Adam）。

4. 增加训练数据量，以便更好地训练模型。

5. 如果以上方法都无法解决问题，可以尝试重新构建模型或使用其他模型进行训练。